如何做相关性分析？

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我用因子分析提取出了5个成分，还有一些变量是变量值只能取整数的离散型变量。现在需要将这5个成分与离散型变量做相关性分析，观察它们之间是正相关还是负相关，相关性是否明显，请问我应该选择哪一种相关系数？pearson系数只适合连续型变量吧？那spearman系数可以吗？

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关键词：相关性分析 相关性 SPEARMAN系数 spearman pearson SPSS 相关性分析 相关系数

对于离散型相关数据，通常相关检验的方法为：
1.Goodman& Kruskal's gamma
2. Somer's d
3. Kendell's tau-b
4. Kendell等级相关检验
5. Spearman等级相关系数

1570940450 发表于 2016-5-14 19:44
对于离散型相关数据，通常相关检验的方法为：
1.Goodman& Kruskal's gamma
2. Somer's d

太感谢了！

1570940450 发表于 2016-5-14 19:44
对于离散型相关数据，通常相关检验的方法为：
1.Goodman& Kruskal's gamma
2. Somer's d

您好！我选用了Spearman相关系数，分析出来有好几个变量的sig值是大于于0.05的，这是不是说明这些变量与因子之间没有相关性?

ShinyRabbit 发表于 2016-5-14 21:06
您好！我选用了Spearman相关系数，分析出来有好几个变量的sig值是大于于0.05的，这是不是说明这些变量与因 ...

这个比较简单，这些数据显示的是斯皮尓曼等级相关的相关系数，数字后面没有星的说明相关的置信度小于95％，不具有统计学意义，后面有一个星说明在0.05水平上显著，也就是做出判断犯弃真型错误的概率小于5％。有两颗星就是说犯这类错误的概率小于千分之一。这两种情况下我们说相关是显著的，有的也把0.01水平算上了，也很常用。相关系数为正就是说两因素成正相关，为负数就是成负相关，系数的大小说明相关的程度

1570940450 发表于 2016-5-17 17:32
这个比较简单，这些数据显示的是斯皮尓曼等级相关的相关系数，数字后面没有星的说明相关的置信度小于95％ ...

那些没有星号的，就说明变量之间无关吗？还是说，只是在样本里不显著，因为样本量不够大。当样本量足够大的时候，有可能显著吗？